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Enregistrement W3004015668 · doi:10.1590/1808-057x201908100

The influence of recession and macroeconomic variables on sectorial capital structure

2020· article· en· W3004015668 sur OpenAlexaboutno aff
Vanessa Rodrigues dos Santos Cardoso, Marília Cordeiro Pinheiro

Notice bibliographique

RevueRevista Contabilidade & Finanças · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecessionCapital structureEconomicsContext (archaeology)Inflation (cosmology)VariablesPanel dataDebtCapital (architecture)Relevance (law)Quarter (Canadian coin)EconometricsMacroeconomicsMonetary economicsGeographyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of this paper is to analyze the influence of the recent recession and of macroeconomic variables over the indebtedness in Brazilian industry sectors. The gap derives from the preference for investigating the reaction of capital structure according to economic sectors. However, it has to be considered that industry sectors react differently to variations in the economic context, since they have different optimal points of capital structure composition. The relevance of the chosen topic lies in carrying out a sectorial analysis of the effect of recession and of macroeconomic variables on capital structure composition, identifying the most sensitive sectors. It is also relevant in terms of being based on classical financial theories applied to the current context, in order to help predict the proportion of debt given fluctuations in a set of macroeconomic variables. Standing out among the main contributions of this article are the analysis of the level of indebtedness of Brazilian companies given the occurrence of recession and variations in the macroeconomy, identifying sectors that are most exposed to modifying their capital structure due to these factors. Six research hypotheses were formulated and tested using multiple linear regression, with two-stage fixed effects based on panel data collected from 211 companies, classified into six sectors, with data relating to the first quarter of 2010 up to the first quarter of 2018. The results revealed that the recent Brazilian recession was relevant for the capital structure of the sectors studied, with inflation only being significant for the health sector. The level of indebtedness of the basic materials sector was shown to be the most dependent on economic fluctuations and that of telephony and utilities was shown to be the least dependent. In addition, it was verified that the company-specific variables have greater relevance in determining capital structure compared to the macroeconomic ones.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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